Vyhodnocení energetických dat

Jedním z prvních odborných témat bylo vyhodnocování energetických dat.

Data o provozu budovy mají pro facility management stále větší význam. Samotný jejich sběr ale nestačí. Klíčová je schopnost informace správně interpretovat a využívat je při rozhodování o provozu technologií, spotřebě nebo optimalizaci jednotlivých systémů.

Trendy v AI v Čechách i EU

Širší pohled na současný vývoj umělé inteligence přinesl Jan Kavalírek.

Tématem byly trendy a další směřování AI, rozvoj AI infrastruktury i aktuální legislativa Evropské unie.

Pro facility management je širší technologický a legislativní kontext důležitý. Zavádění AI totiž není pouze otázkou nových nástrojů, ale také dostupnosti dat, bezpečnosti, odpovědnosti a pravidel, podle kterých budou organizace technologie využívat.

AI v operativní i prediktivní údržbě

Údržba patří mezi oblasti, kde může spojení dat, analytiky a umělé inteligence přinášet významnou hodnotu.

Místo toho, aby facility tým reagoval pouze na vzniklou poruchu nebo prováděl servis výhradně podle pevného harmonogramu, lze sledovat skutečný stav zařízení a identifikovat změny, které mohou signalizovat vznikající problém.

Práce s provozními daty tak může pomáhat facility managementu přecházet od reakce na poruchy k jejich včasnějšímu odhalování a plánovanému řešení.

AI jako nástroj facility manažera

Diskuze se neposouvala pouze kolem technologií samotných, ale také kolem otázky, co facility manažeři od AI skutečně očekávají a kde jim může pomoci v každodenní práci.

AI může například usnadňovat práci s větším množstvím informací, pomáhat s jejich vyhledáváním, vyhodnocováním nebo přípravou podkladů pro rozhodování.

Zásadní však zůstává kvalita vstupních dat a zkušenost člověka, který získané informace interpretuje.

AI a energetická data

Energetika je oblastí, ve které vzniká velké množství provozních dat a současně existuje významný prostor pro jejich efektivnější využívání.

Pokročilá analytika může pomáhat pracovat s energetickými daty, hledat souvislosti mezi provozními parametry a vytvářet kvalitnější podklady pro optimalizaci provozu budov.

Vytěžování negrafických dat do BIM modelu pomocí pokročilé AI

BIM modely mohou obsahovat rozsáhlé množství informací o budově, technologiích i jednotlivých prvcích.

Schopnost efektivně získávat, strukturovat a následně využívat negrafická data může význam BIM modelů pro facility management dále rozšiřovat. Propojení BIM a AI tak otevírá další možnosti práce s dokumentací a informacemi během provozní fáze budovy.

Optimalizace využití ploch s pomocí AI

Jedním z dalších témat byla optimalizace využívání prostor pomocí dat a AI.

V době měnících se pracovních návyků je pro organizace stále důležitější vědět, jak jsou jejich prostory skutečně využívány a kde vznikají rezervy.

AI mění způsob, jakým se lidé ptají

Další část upozornila na změnu způsobu, jakým uživatelé pracují s informacemi.

Namísto složitého hledání v systémech nebo dokumentaci stále častěji očekávají možnost položit přirozenou otázku a získat relevantní odpověď. Tento posun může do budoucna ovlivnit také způsob práce s CAFM systémy, dokumentací nebo provozními daty.